Criação e recodificação de variáveis

Terminado o preenchimento do banco de dados relativos aos dois campi do Cefet, começamos a análise pela estatística descritiva: algumas das informações mais relevantes sobre os alunos (sujeitos da pesquisa) foram registradas na tabela 6.1 (p.98), apresentada na primeira seção deste capítulo. Em seguida, recodificamos as variáveis raça e idade tornando-as dicotômicas e criamos outras variáveis, a partir das originais, construindo compósitos e variáveis de escore de fatores comuns. Isso foi feito porque vários itens do questionário estão relacionados a um construto comum e foram assim construídos para aumentar a fidedignidade da medida. Essas variáveis criadas e recodificadas foram utilizadas nas análises multivariadas realizadas no próximo capítulo. Aliás, na própria criação dessas variáveis, utilizamos a análise fatorial e a análise de consistência interna do compósito, que são análises estatísticas multivariadas.

De um modo geral, chama-se análise multivariada de dados, ou Estatística Multivariada (DANCEY & REIDY, 2006; HAIR, 2009), aos métodos estatísticos que analisam múltiplas medidas sobre um objeto investigado. A análise multivariada

incorpora muitas características comuns das análises monovariada e bivariada, das quais se origina; apresenta, no entanto, características próprias, que surgem do fato de lidar com mais de uma variável dependente, que se relaciona a mais de uma variável independente. No caso desta pesquisa, considerando o grande número de dados (quase duas centenas de variáveis, distribuídas entre os três questionários), com mais de duzentos respondentes, dois cuidados foram tomados: primeiro, definir as variáveis relevantes; segundo, reduzir o seu número. Para definir as variáveis relevantes utilizamos, por exemplo, a análise de regressão; para reduzir o número de variáveis, a análise fatorial. Todas essas técnicas são rotinas do SPSS e detalhes sobre sua utilização serão apresentados mais à frente.

As idades dos alunos (em anos completos) se concentraram principalmente nos valores quinze e dezesseis, como está apresentado no gráfico 6.1 (p.108) e, por isto, resolvemos dicotomizá-la. Criamos, para isso, a nova variável “Idade dicotomizada” (“IDADIC”) com as categorias “quinze, ou menos” e “dezesseis, ou mais”: os retângulos pontilhados no gráfico permitem verificar que a amostra se divide em duas partes de tamanhos (somas das áreas sombreadas) aproximados.

Utilizamos recurso semelhante com a variável “raça ou cor de que o aluno se considera”, recodificada para “RAÇADIC”. Pelo fato de mais da metade dos estudantes se declararem na categoria “branca”, combinamos as demais categorias como “outras” e, também neste caso, a amostra ficou dividida em partes de tamanhos aproximados (gráfico 6.2, p.109).

Gráfico 6.2 - Raça ou cor de que o aluno se considera

Para compor uma variável de natureza socioeconômica, fizemos o compósito das variáveis “Renda” (renda mensal do grupo familiar), “Escolapai” (escolaridade do pai ou responsável) e “Escolamae” (escolaridade da mãe ou responsável). O primeiro passo foi comprovar, através de uma análise fatorial exploratória, se essas variáveis estão correlacionadas e, com isso, se podem ser substituídas por uma única variável que explica a maior parte da variância em comum das variáveis. A análise fatorial é uma técnica multivariada comumente empregada para a redução de variáveis que medem um único construto (HAIR, 2009). Para que a análise seja feita devemos testar pelos menos três suposições básicas (HAIR, 2009). A primeira é uma suposição teórica sobre a existência de uma relação entre as variáveis e o construto a ser medido. No caso do construto fator socioeconômico, temos razões para esperar, baseados em estudos anteriores, que as variáveis renda e escolaridade do pai e da mãe estejam altamente

correlacionadas. O segundo teste é o da esfericidade de Bartlett, que indica a existência de correlações suficientes entre as variáveis. Valores abaixo de 0,05 para o teste de significância são necessários para essa garantia. O terceiro teste é a medida de adequação da amostra (MSA) que deve exceder 0,50, tanto para o teste geral quanto para cada variável individual.

Utilizando as três variáveis relacionadas ao fator socioeconômico na análise fatorial, verificamos a existência de um único fator que explica 57% da variância, com nível de significância p < 0,001 para o teste de esfericidade de Bartlett e medida de adequação MSA = 0,64. Isso garante a unidimensionalidade da escala e a possibilidade de construir um compósito com as três variáveis através do cálculo da média. A variável assim construída caracteriza uma escala para o fator socioeconômico, que chamaremos “FASEC”, com índice de fidedignidade calculado por meio do coeficiente alfa de Cronbach, α = 0,61. As informações relevantes para esta análise podem ser consultadas na saída SPSS - 6.2, no apêndice A.9 (p.172).

O mesmo procedimento foi feito para a variável motivacional orientação de objetivos (PINTRICH & SCHUNK, 2002), criada a partir dos itens 3, 4 e 5 do Questionário I, seção II. As três variáveis contribuem para um único fator comum, que explica 62% da variância e satisfaz os testes de Bartlett e MSA. Neste caso, resolvemos criar uma variável com os escores do fator para não precisar inverter escalas que têm uma carga fatorial negativa, considerando, conforme sugere Hair (2009), que o uso de compósito ou de escore do fator são igualmente adequados. As saídas do SPSS, para a variável criada, que chamamos “OBJETIVO”, estão no apêndice A.9 (Saída 6.3, p.173).

Outras variáveis foram construídas utilizando o mesmo procedimento. O quadro 6.1 (p.111) apresenta as principais características de todas as variáveis construídas. Para todas elas, as suposições para realizar a análise fatorial são satisfeitas, o que pode ser verificado nas saídas do SPSS, mostradas no apêndice A.9 (saídas 6.2 a 6.8, pp.172- 178).

Além das novas variáveis citadas, construímos as variáveis “TOTAF1” e “TOTAF2” para representar os escores dos alunos nas tarefas 1 e 2 do Questionário II, “TOTAF12”, soma das anteriores e, também, as variáveis “TOTAF3”, “TOTAF4” e

Quadro 6.1 - Variáveis construídas para a análise dos dados

Variável Especificação

FASEC (Fator sócio-

econômico

Fator que substitui três questões do Questionário I e explica 57% da variância. Valor mais alto indica um nível sócio-econômico mais elevado. Coeficiente α = 0,61.

OBJETIVO (Objetivos da tarefa)

Substitui três questões sobre o tipo de objetivo apresentado pelos alunos para realizar tarefas - objetivo de “maestria” (aprender para melhorar o conhecimento) e o objetivo de “desempenho” (obter as melhores notas ou evitar as piores notas). Explica 62% da variância. Valores maiores indicam um objetivo de desempenho.

ENVOLVE (Envolvimento ou

engajamento)

Substitui as questões 12, 13 e 14, da primeira parte do Questionário I, com inversão da questão 13. Explica 52% da variância e valores maiores indicam maior envolvimento.

INTELIG (Efeito da inteligência)

Escala que mede o efeito que o aluno atribui a sua inteligência no resultado do teste. Substitui as questões 01 e 02 da segunda parte do Questionário II. Explica 58% da variância.

EFICAZ (Crença na auto-

eficácia)

Fator que substitui sete questões - 11 e 16 (parte II) e 01 a 05 (parte III) do Questionário I - sobre crença na auto-eficácia e competência e explica 67% da variância, coeficiente α = 0,91. Valores maiores indicam maior competência declarada para realizar testes de Física.

VALOR (Valor do teste

de Física)

Fator que substitui as questões 06, 07, 08 e 09 - da parte III do Questionário I - sobre as crenças do valor do teste de Física para a aprendizagem. Explica 72% da variância, coeficiente α = 0,86. Valores maiores indicam uma maior valorização dos testes.

INTERES (Interesse/atitude)

Compósito de sete questões - 07; 09-13; 16; da parte II do Questionário I - que se relaciona com o interesse geral pela disciplina de Física. Explica 52% da variância, com α = 0,85. Quanto maior o valor, maior o interesse.

“TOTAF34” (tarefas 3 e 4), suas equivalentes no Questionário III. Como variáveis explicativas da aptidão cognitiva, utilizamos os resultados “NOTASEM” (total de pontos obtidos pelo aluno no semestre) e “NOTASOMA” (nota do aluno em prova somativa, com 24 questões de múltipla escolha, aplicada no final do semestre). Outra variável, “NOTAFORMA” - resultado do aluno na avaliação formativa do semestre (exercícios, trabalhos, provas individuais e em grupos) - foi utilizada para comparação. Considerando a boa correlação entre as variáveis NOTAFORMA e NOTASOMA (r = 0,51), consideramos esta última como variável de aptidão cognitiva.